今天跟大家分享怎么利用光学识别软件迅速将图片格式表格瞬间转化为Excel格式表格。 ▽ 前段时间一个已经工作的高中好哥们儿 突然跟我说他需要把好多张图片格式表格 从新整理成Excel格式表格 数据太多手动录入耗时费力 问我有没有什么简便方法或者好用的软件可以推荐 我立马想到了之前在网课里学的 一个特别好用的OCR（光学识别）软件 据说是同类光学识别软件里识别率最高的产品 是不是我不确定 但是亲自试用之后识别效果确实特别神奇 （具体识别效果需要看图片的清晰度和像素） 今天就分享给大家 泰比（ABBYY Fin
有时候网上看到一张图片，比如电影截图，里面有台词，想把台词复制出来，这时候你可能会照着图片中的文字，手动打出来，但如果文字太多或者一篇文章，这样你会崩溃的，这时候你就需要ocr了。
哪里下载Mac电脑图片提取文字Text Scanner for Mac 完美兼容版安装包啊，Text Scanner for Mac是一款强大的文本识别工具，由iFotosoft公司开发。这个应用程序使用户能够在Mac上轻松地将纸质文件转换为文本文件，无论何时何地，都可以快速准确地识别和提取文本内容。
PDF Professional Suite for Mac是一款功能齐全的PDF文档编辑套件，可作为 Adobe Acrobat PDF 的替代品。 它支持多种格式的 PDF 导入，支持对 PDF 进行各种编辑，朗读、填表、书签、压缩等功能。 该软件可以帮助您进行：PDF注释、PDF查看、填写表格、PDF签名、PDF编辑、添加书签、勾勒轮廓、PDF合并、PDF拆分、PDF压缩并将PDF转换为Word/HTML/TXT/Png/Jpg文件。
Adobe Acrobat是Adobe公司推出的一款专业的PDF（Portable Document Format）编辑和阅读软件。它具有创建、编辑、转换、查看和共享PDF文件的能力，广泛应用于商业、教育和个人领域。Adobe Acrobat软件有多个版本，包括Acrobat Standard、Acrobat Pro、Acrobat Reader等。其中，Acrobat Standard包含了创建、编辑和签署PDF文件的基本功能；Acrobat Pro在此基础上增加了更高级的功能，例如批量处理和高级安全性；而Acrobat Reader是一款免费的PDF阅读器，可以用于查看和打印PDF文件。
前面的文章《3分钟读取、汇总300个pdf文件内容！多简单！多快！| PA实战应用》里，讲了使用Power Automate Destkop直接提取PDF文件内容的操作方式，但有朋友问，是否可以提取图片转成的PDF内容：
进入大数据时代，调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据？如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息？如何分享、存储数据，并实现随取随用？钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单，分为八大类，方便实用，各有所长，供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎： 包括：搜索方法、技术：全文本搜索，信息检索，桌面搜索，企业搜索和分面搜索 开源搜索工具： Open Semantic Search：专门用于搜索自己文件的搜索引擎，同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
图像版PDF文件里面都是图片，要先通过OCR技术识别出文本，然后才能进行进一步处理编辑。下面是3个免费的PDF文件OCR识别软件工具：
对于web应用程序来讲，处于安全性考虑，在登录的时候，都会设置验证码，验证码的类型种类繁多，有图片中辨别数字字母的，有点击图片中指定的文字的，也有算术计算结果的，再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码，对我们的系统增加了安全性的保障，但是对于我们测试人员来讲，在自动化测试的过程中，无疑是一个棘手的问题。 1、web自动化验证码解决方案 一般在我们测试过程中，登录遇到上述的验证码的时候，有以下种解决方案: 第一种、让开发去掉验证码 第二种、设置一个万能的验证码 第三种、通过cookie绕过登录 第四种、自动识别技术识别验证码 2、自动识别技术识别验证码 前三种解决方案，想必大家都比较了解，本文重点阐述第四种解决方案，也就是验证码的自动识别，关于验证码识别这一块，可以通过两个方案来解决， 第一种是：OCR自动识别技术， 第二种是：通过第三方打码平台的接口来识别。 OCR识别技术 OCR中文名称光学识别， tesseract是一个有名的开源OCR识别框架，它与Leptonica图片处理库结合，可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本，可以不断训练自己的识别库，使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要，还可以以它为模板，开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。 关于OCR自动识别这一块，需要大家安装Tesseract，并配置好环境，步骤如下 1)、安装tesseract 适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的 Windows安装程序下载地址：github.com/UB-Mannheim… 2)、加入培训数据 tesseract 默认只能识别英文，如果您想要识别其他语言，则需要下载相应的培训数据 下载地址：github.com/tesseract-o… 下图为中文数据包 我们只做中文，暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ，然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量 要从任何位置访问tesseract-OCR，您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。 安装后tesseract之后 ，并不能直接在python中使用，我们要想在python中使用，需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract python中识别验证码图片内容 安装好后。找一张验证码图片，如下图（命名为test.jpg），放在当前python文件同级目录下面， 使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片，调用pytesseract.image_to_string方法，可以识别图片中的文字，并且转换成字符串，如下面代码所示。 import pytesseract from PIL import Image pic = Image.open(‘test.jpg’) pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库 text = pytesseract.image_to_string(pic,lang=‘chi_sim’) print(text) 通过上述方法能识别简单的验证码，但是存在一定的问题，识别的精度不高，对于一些复杂一点，有干扰线的验证码无法正确识别出结果。 接下来给大家介绍一下第二种识别的方案，第三方的打码平台识别 打码平台识别验证码 第三方的打码平台相对于OCR来讲，优势在于识别的精准度高，网络上的第三方打码平台很多，百度随便一搜就有几十个，这个给大家列举几个，如下所示： 网络上的第三方打码平台众多，这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。 首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com，进入之后我们找到python对应的开发文档并下载， 下载开发文档 下载之后解压缩，得到如下文件 第三方打码平台的接口分析 我们打开chaojiying.py这个文件后，会发现这个文件中给出了的接口非常简单，如下所示 首先第一步创建一个用户对象：三个参数（账号，密码，软件ID），账号密码就是该网站的账号密码，那么软件ID呢？软件ID我们可以在用户中心找到软件ID，然后进去点击生成一个软件ID（如下图）， 第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片，并读取内容， 第三行，调用PostPic方法识别验证码，两个参数（验证码图片内容，验证码类型），关于验证码类型，请参考该网站的价格体系（如下图）,根据验证码类型选择对应的数值传入。 结果提取： PostPi
ABBYY FineReader是一款实用的光学文字识别软件。ABBYY FineReader最新版在后台对任意大小的文档进行OCR处理的同时，可以打开、查看并处理这个文档，从而节省大量时间。ABBYY FineReader官方版无需识别整个文件，可以从选定区域中复制表格或格式化文本。
ABBYY FineReader专业版是一款理想的光学字符识别（OCR），适用于那些要求最高精度和格式保留软件的用户。ABBYY FineReader是一款十分好用的PDF编辑和转换工具。
首先我们需要安装PIL和pytesseract库。 PIL：（Python Imaging Library）是Python平台上的图像处理标准库，功能非常强大。 pytesseract：图像识别库。
OCR (Optical Character Recognition，光学字符识别)是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。
Tesseract是一个开源的ocr（光学字符识别，即将含有文字的图片转化为文本）引擎，可以开箱即用，项目最初由惠普实验室支持，1996年被移植到Windows上，1998年进行了C++化。在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源。2006年到现在，都由Google公司开发。
ABBYY FineReader 是一款一体化的 OCR 和 PDF 软件应用程序,集优秀的文档转换、PDF 管理和文档比较于一身。在数字化时代，数据处理和转换变得非常重要，Abbyy就是一款专门用于处理、转换和识别图像和 PDF 文件的软件。在本文中，我们将会详细介绍 Abbyy FineReader 的功能以及适合使用该软件的电脑。ABBYY FineReader 15是专业的OCR图片文字识别软件，可以快速、准确、方便地将扫描纸质文件、PDF格式及数字或移动电话图像转换成可编辑格式——Microsoft Word、Excel、PowerPoint、可检索的PDF、HTML、DjVu等。99.8%的识别准确率即刻识别文本，复制和粘贴，搜索或编辑。
现在很多网站都会使用验证码来进行反爬，所以为了能够更好的获取数据，需要了解如何使用打码平台爬虫中的验证码
在日常工作和生活中，我们经常遇到需要从图片中提取文本信息的场景。比如，我们可能需要从截图、扫描文件或者某些图形界面中获取文本数据。手动输入这些数据不仅费时费力，还容易出错。这时，自动化的 Optical Character Recognition（OCR，光学字符识别）技术就能派上用场。
本文参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa166780101cji7.html实现，在这里感谢该文章的作者。 OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别，获取的过程。 Tesseract：开源的OCR识别引擎，初期Tesseract引擎由HP实验室研发，后来贡献给了开源软件业，后经由Google进行改进，消除bug，优化，重新发布。当前版本为3.02 项目下载地址为：http://jaist.dl.
ABBYY FineReader PDF 是一款运行在PC平台上可以OCR识别的PDF转换工具。ABBYY FineReader PDF提供文字识别精度、多语言识别和转换功能，可以轻松将PDF、文档图像和扫描件转换成DOCX、XLSX、RTF、ODT等格式。以便合作、存档或分享。
1. 引言 OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。 在Windows 10通用应用程序UWP示例中，包含了OCR应用程序，具体请参考（https:/
彼时弘玑Cyclone、云扩科技还没融资；来也尚未发布与奥森科技合并+融资的消息；达观数据也没对外正式宣布RPA战略……
注：此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一】字符识别技术总览，详情见文末参考文献
OCR 即Optical Character Recognition, 光学字符识别，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程。 tesserocr 是Python的一个OCR识别库。GitHub：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 1 软件安装： 注意：在安装tesserocr前都需要先安装tesseract，具体说明如下： pip install tesserocr #安装tesserocr pip install pillow #
在多数组织的智能自动化流程业务中，OCR（光学字符识别）是目前应用最多的人工智能技术之一。OCR与RPA的结合可以将组织中超过70%的无纸化业务实现自动化，其效率将是人工的5倍以上。
可以把截取下来的图片制作成 GIF 格式的动图，支持文本识别 (OCR)，还包含一堆实用小工具。
OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)是指使用扫描仪或数码相机对文本资料进行扫描成图像文件，然后对图像文件进行分析处理，自动识别获取文字信息及版面信息的软件。一般情况下，对于字符型验证码的识别流程如下：主要过程可以分解为五个步骤：图片清理，字符切分，字符识别,恢复版面、后处理文字几个步骤。通过本章节学习联系搭建OCR环境，使用Tesseract平台对验证码进行识别。
OCR也叫做光学字符识别，是计算机视觉研究领域的分支之一。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。
文字是信息的重要载体之一。通过书写、印刷、电子设备等方式，文字可以被记录下来并传递给他人。文字也是语言的重要组成部分，人们可以通过文字来表达自己的思想、感情和意图。在信息化时代，文字仍然是最基本、最重要的信息传递方式之一，也有着其不可替代的优势，如：简短明了、方便快捷、易于编辑、可归纳整理等。
Tess4J是对Tesseract OCR API的Java JNA 封装。tesseract是跨平台的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，让开发者非常容易的集成OCR能力到他们自己的应用。通过强大的API从图片中识别和提取文本内容。Tess4J支持主流的图片格式，如TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,and PDF。 OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。
在人机交互方面，大多人想到的都是语音交互，毕竟这是人类之间运用率最高的交流方式，且语音识别、自然语言理解等技术目前也发展的相当不错。 但是，我们也不得不忽视这样一个事实：我们每天都被文字所包围，像每天
传统的讲座通常伴随着一组 pdf 幻灯片。一般来说，想要对此类讲座做笔记，需要从 pdf 复制、粘贴很多内容。
我们在日常工作过程中，经常会遇到文字识别的场景，一款好用的 OCR 工具也是非常重要的，能帮助我们极大的提高工作效率。
Acrobat 软件是 Adobe 公司出品的一款 PDF 文档编辑器。它的主要功能包括查看和编辑 PDF 文件、添加注释、签名、压缩、合并等常见的 PDF 操作，以及 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）功能等。下面将详细介绍 Acrobat 软件的特色功能和使用方法。
OCR 是什么？ OCR，或光学字符识别，是一种广泛应用于包装业的视觉系统工具。与条形码技术一样，OCR 也是一种数据采集的方法。它的最大优势在于其信息代码格式既可以通过机器又可以通过人工进行读取，而条形码与二维符号只能通过机器进行读取。OCR 将印刷的文字符号的数字图像转化为可以被系统解码（读取）的字符串，然后通过控制软件设定的后续步骤进入生产流程。最简单、最可靠的光学字符识别依赖于为这些应用特别设计的 OCR 字体及模板。然而，机器视觉的强大功能融入了有学习功能的 OCR 系统，后者能够通过学习识别用户
开发具有一定价值的符号是人类特有的特征。对于人们来说识别这些符号和理解图片上的文字是非常正常的事情。与计算机那样去抓取文字不同，我们完全是基于视觉的本能去阅读它们。
从古至今，文字经历了数代变革，最终发展成为现在的简体字。近来以来，随着科技的发展，人类变得越来越“懒”，从抛弃纸笔投入电脑的怀抱，再到现在从键盘到语音的转移。虽然不管如何发展，文字依然是人们不可丢弃的东西，但是出于让生活更便利的目的，它也在随着科技而发生变化，比如担当着人工智能基础之一的文字识别技术（OCR）。 OCR是指光学设备（扫描仪、数码相机等）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程，其本质就是利用光学设备去捕获图像并识别文字，将人眼的能力延
在机器学习和计算机视觉领域，光学字符识别（optical character recognition, OCR）长期以来都是人们研究的重要主题之一。OCR 很简单，就是将文档照片或场景照片转换为机器编码的文本。
笔者最近一直在研究 前端可视化 和 搭建化 的技术, 最近也遇到一个非常有意思的课题, 就是基于设计稿自动提取图片信息, 来智能化出码. 当然本文并不会介绍很多晦涩难懂的技术概念, 我会从几个实际应用场景出发, 介绍如何通过canvas图像识取技术来实现一些有意思的功能. 最后会总结一些对智能化的思考以及对低代码方向的规划, 希望能对各位有所启发.
2019年9月7日，云+社区（腾讯云官方开发者社区）主办的技术沙龙——AI技术原理与实践，在上海成功举行。现场的5位腾讯云技术专家，在现场与开发者们面对面交流，并深度讲解了腾讯云云智天枢人工智能服务平台、OCR、NLP、机器学习、智能对话平台等多个技术领域背后架构设计理念与实践方法。
有时你遇到一篇古老的文献，PDF文档还是扫描版。又或者是遇到一幅网页版海报，上面的文字你完全看不懂。
OCR(Optical character recognition) —— 光学文字识别，是图像处理的一个重要分支，中文的识别具有一定挑战性，特别是手写体和草书的识别，是重要和热门的科学研究方向
光学字符识别（OCR）现在已经有很广泛的应用了，很多开源项目都会嵌入已有的 OCR 项目来扩展能力，例如 12306 开源抢票软件，它就会调用其它开源 OCR 服务来识别验证码。很多流行的开源项目，其背后或多或少都会出现 OCR 的身影。
OCR技术的中文译名为光学字符识别，该技术能够将图片中的文字提取为可编辑的文字。虽然时至今日技术仍不成熟，但在大多数情况下已经能够代替人工独立作业。而微软更是早在office 2003就加入了OCR功能。近日，微软为旗下SkyDrive存储服务增加了OCR识别功能，能够对相机胶圈中的照片进行自动OCR识别。
俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，它是利用光学技术和计算机技术把印刷体或手写体文本进行读取识别，转化成计算机和人都能够识读的格式。此间OCR技术是关键一环。OCR技术中，印刷体的文本识别是最成熟的一个，因其开展最早。早在1929年就被欧美国家利用来处理大量的报刊杂志、文件和单据报表等。经过40多年的发展和完善，文本识别技术更加成熟，逐步实现了信息处理的“电子化”。
OCR 的全称是 Optical Character Recognition，即光学字符识别，通俗点讲就是文字识别。在办公领域，最常用的就是识别图片上的文字，比如识别图片中的发票信息、合同信息、Excel 或者 Word 截图，比如说你对着喜欢的几页书拍了照，想把里面的文字抠出来怎么办？
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